接上一章，进程和线程之间可以存在哪些形式呢？

1 单进程单线程：一个人在一个桌子上吃菜。
2 单进程多线程：多个人在同一个桌子上一起吃菜。
3 多进程单线程：多个人每个人在自己的桌子上吃菜。

多线程的问题是多个人同时吃一道菜的时候容易发生争抢，例如两个人同时夹一个菜，一个人刚伸出筷子，结果伸到的时候已经被夹走菜了。。。此时就必须等一个人夹一口之后，在还给另外一个人夹菜，也就是说资源共享就会发生冲突争抢。

二、线程

threading是用来提供在一个进程内实现多线程的编程模块.

前面我们学习了多进程编程.

完成多任务, 也可以在一个进程内使用多个线程. 一个进程至少包括一个线程, 这个线程我们称之为主线程. 在主线程中开启的其他线程我们称之为子线程.

一个进程内的所有线程之间可以直接共享资源, 所以线程间的通信要比进程间通信方便了很多.

python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用

单线程示例：

import timedef say_sorry():print("亲爱的，我错了，我能吃饭了吗？")time.sleep(1)if __name__ == "__main__":for i in range(5):say_sorry()

多线程示例：

import threading
import timedef say_sorry():print("亲爱的，我错了，我能吃饭了吗？")time.sleep(1)if __name__ == "__main__":for i in range(5):t = threading.Thread(target=say_sorry)t.start() #启动线程，即让线程开始执行

说明：

1. 可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短很多
2. 创建好的线程，需要调用start()方法来启动

2.1 threading

Python3 线程中常用的两个模块为：

• _thread

  thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 "_thread"

• threading(推荐使用)

  threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

2.2 Thread类

Thread类表示在单独的控制线程中运行的活动。有两种方法可以指定这种活动：

2.2.1、给构造函数传递回调对象

mthread=threading.Thread(target=xxxx,args=(xxxx))
mthread.start()

2.2.2、在子类中重写run() 方法  这里举个小例子：

import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):def __init__(self,arg):super(MyThread, self).__init__()#注意：一定要显式的调用父类的初始化函数。self.arg=argdef run(self):#定义每个线程要运行的函数time.sleep(1)print('the arg is:%s\r' % self.arg)for i in range(4):t =MyThread(i)t.start()print('main thread end!')

2.2.3、多线程之间共享全局变量

​ 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响， 而多线程中，所有变量都由所有线程共享，下面观察一下两条线程中共享同一份数据。

from threading import Thread
import time g_num = 100		# 定义全局变量g_numdef work1():num = 1		# 定义局部变量numglobal g_num		# 关键字global标记全局变量g_numfor i in range(3):g_num += 1		# 更改全局变量的值print("---子线程1---work1函数---g_num:%d" % g_num)def work2():num = 2global g_num		# 关键字global标记全局变量g_numprint("\t---子线程2---work2函数---个g_num:%d" % g_num)if __name__ == "__main__":print("启动线程之前：g_num:%d" % g_num)t1 = Thread(target=work1)    # 创建t1子线程，分配任务work1t2 = Thread(target=work2)    # 创建t2子线程，分配任务work2t1.start()  	# 启动t1线程time.sleep(1)	# 等待t1线程执行完毕，观察t2线程中打印的全局变量是否发生改变t2.start() 		# 启动t2线程

2.2.4、全局变量作为参数传递

将列表作为参数传递进来，在参数末尾追加元素

from threading import Thread
import timeg_list = [10, 20, 30]def work1(list):for i in range(3):list.append(i)    # 更改参数的值，在列表末尾追加元素print("--子线程1--work1----num:", list)def work2(list):print("\t--子线程2---work2---num：", list)if __name__ == "__main__":print("主线程访问g_list:" , g_list)t1 = Thread(target=work1, args=(g_list,))    # 创建线程t1 将g_list作为参数传递进去 执行函数work1t2 = Thread(target=work2, args=(g_list,))    # 创建线程t2 将g_list作为参数传递进去 执行函数work2t1.start()time.sleep(1)t2.start()

将列表作为参数传递进来，将参数重置

from threading import Thread
import timeg_list = [10, 20 ,30]def work1(list):for i in range(3):# list.append(i)list = [1, 2, 3]	# 重置参数print("--子线程1--work1----num:", list)def work2(list):print("\t--子线程2---work2---num：", list)if __name__ == "__main__":print("主线程访问g_list:" , g_list)t1 = Thread(target=work1, args=(g_list,))	# 创建线程t1 将g_list作为参数传递进去 执行函数work1t2 = Thread(target=work2, args=(g_list,))	# 创建线程t2 将g_list作为参数传递进去 执行函数work2t1.start()  time.sleep(1)t2.start()  

2.2.5、线程的锁

​ 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。

来看看多个线程同时操作一个变量怎么把内容给改乱了：

import time, threading# 假定这是你的银行存款:
balance = 0def change_it(n):# 先存后取，结果应该为0:global balancebalance = balance + nbalance = balance - ndef run_thread(n):for i in range(100000):change_it(n)if __name__ == "__main__":t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print(balance)

​ 每次执行的结果不一定是个啥，究其原因，是因为修改balance需要多条语句，而执行这几条语句时，线程可能中断，从而导致多个线程把同一个对象的内容改乱了。

​ 两个线程同时一存一取，就可能导致余额不对，你肯定不希望你的银行存款莫名其妙地变成了负数，所以，我们必须确保一个线程在修改balance的时候，别的线程一定不能改。

​ 如果我们要确保balance计算正确，就要给change_it()上一把锁，当某个线程开始执行change_it()时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行change_it()，只能等待，直到锁被释放后，获得该锁以后才能改。由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突。创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现：

#锁的使用
mutex = threading.Lock()  #创建锁
mutex.acquire([timeout])  #锁定
mutex.release()  #释放

import time, threadingbalance = 0
lock = threading.Lock()def change_it(n):# 先存后取，结果应该为0:global balancebalance = balance + nbalance = balance - ndef run_thread(n):for i in range(100000):# 先要获取锁:lock.acquire()try:# 放心地改吧:change_it(n)finally:# 改完了一定要释放锁:lock.release() if __name__ == "__main__":t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print(balance)